基于视频分析的实时跟踪及入侵警报系统

提出了一种基于视频分析的实时跟踪及入侵警报算法并构建了基于此算法的实时系统.运用Otsu算法对视频图像进行预处理.通过对预处理后的视频图像进行详细分析,根据运动行人的二值图像特征,用阈值分割及连通域的融合等方法实现对非目标人体干扰的去除,同时,对运动行人区域进行有效提取及跟踪.当实时跟踪的行人越过事先确定的警报区域,则系统发出警报.所提方法运算复杂度小,鲁棒性高,运算速度快,构建的实际系统可有效实现行人跟踪及入侵警报,实验证明该系统精度满足实际需求,具有较好的实时性,可应于较多领域.     

基于运动目标的图像识别及追踪技术应用研究

研究了在一定背景下实现对运动目标的识别和追踪,分析与说明了基于运动目标图像识别下的追踪技术系统的功能实现过程。重点论述了图像信号处理单元的实现过程和基本算法,包括图像预处理,图像分割,目标识别与追踪算法,充分考虑系统的实时性,稳定性。通过分析,该系统能完成在一定场景下对运动目标进行追踪,达到预期的效果。     

基于差分法和概率估计方法的运动目标检测

针对视频序列运动目标检测问题,提出根据灰度直方图概率密度函数特点自动确定阈值的方法,以准确地从背景中分割出运动目标.本文以差分法为基础,利用正态分布的经验法则确定阈值,对差分图像进行分割,并用方框标识运动目标.该方法省去了滤波、形态学处理等冗余步骤,缩短了图像处理的时间.实验表明,该方法实时性强,且对面积较大或较小的运动目标都能达到有效跟踪的目的.     

基于IP网的视频监控图像传输的研究

在网络化、数字化的视频监控系统中,应用基于小波变换的视频对象分割融合法,提出视图定位法,让前端的网络视频服务器实现前景运动对象与背景的分割,并在监控中心利用该视图定位法,快速实现前景运动对象图像和背景图像的融合.此外,对运用上述方法的视频监控图像传输进行了性能分析.最后,对本领域的研究进行了总结.     

视频图像火焰区域分割算法

主要研究室外具有复杂背景环境中的视频图像火焰区域分割算法．在充分研究视频图像火焰运动特性并考虑实际应用环境的基础上,提出了一种基于多均匀分布背景模型的运动检测算法,以此来实现视频图像中火焰区域的分割．该方法能够克服复杂背景环境带来的干扰,达到很好的火焰区域分割效果,且具有良好的实时性．该方法不仅适用于火焰区域分割,对智能视频监控系统中其他功能的运动检测也有很好的借鉴意义．     

基于分水岭分割和颜色深度特征的眼球图像识别算法研究

为了提高眼球手术的成功率,提出了基于眼球图像分割和深度学习颜色特征的眼球图像识别算法.联合图像分割技术和深度学习技术,建立眼球精准识别机制.首先,采集眼球手术视频和图像,并结合阈值分割、分水岭分割和颜色区域分割,实现眼球目标的分割;然后,基于卷积神经网络,运用Python和pytorch的开源框架,开发深度神经网络识别模型,并结合大数据中医诊疗经验,构建专家检测系统,以准确定位眼球;最后,根据用户软件需求,开发出具有图像采集、视频采集、电子信息履历保存等应用功能的客户端软件.实验测试结果显示:算法有利于眼球图像分割系统的落地,为智能眼球图像分割系统设备提供了算法和软件参考.     

基于像素特征的运动块补偿算法

提出一种基于像素特征的运动块补偿算法.该算法充分利用视频图像的亮度特征与运动关系,实现了基于目标亮度特征进行分割运动块.同时针对视频图像目标运动特点,求得相应的运动方程,更加准确的反映了目标物体的真实运动,得到较为真实的运动矢量场.实验结果表明,与传统的快速分类搜索(CFS)、全搜索法(FS)相比,使用本文算法得到的视频图像帧,具有更加真实的运动矢量场,并且PSNR值相对CFS大约有20 dB的提高.     

基于单运动目标的PTZ检测跟踪系统设计

针对现有PTZ系统在背景图像动态变化时,对于恶劣环境、低照度和光线不足等容忍度差,误检率高,难以同时达到准确、实时、可靠等跟踪要求的缺点,提出了一种新型PTZ检测跟踪系统.运用自适应背景差分法分割出运动目标;采用改进的OSTU算法获得动态阈值;通过帧间差的结果控制背景累计更新;使用投影法实现运动目标的精确定位.在CamShift算法基础上加入Kalman滤波进行运动预测,实现了对运动目标的PTZ实时跟踪.在VC+ +环境中,利用图像采集卡和快球进行高速图像采集与云台控制,以行人为运动目标进行测试.结果表明,该系统实现了运动目标的检测、定位和PTZ跟踪;从其统计的检测率和运行时间看,有很好的鲁棒性和实时性.     

基于FPGA和SOPC的视频图像处理系统的研究

介绍基于EDA技术的数字视频图像系统的实现方案.本设计利用Altera公司最新的SoPC(可编程片上系统)解决方案--以Niosll 嵌入式软核处理器为核心,实现视频图像处理系统.文中介绍系统框图和部分仿真结果.用FPGA来实现视频图像处理,加快了数据的处理速度,提高了系统的实时性和可靠性,节约了硬件成本.     

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪

提出了一种基于OpenCV的视频应用程序的开发方法.将Intel公司开放的OpenCV源代码作为开发的视频应用程序的基础函数库,改写或调用其中的函数,可根据需要用C++语言开发视频应用程序,从而克服了视频应用程序开发周期长、效率低的缺点.给出了部分OpenCV具体的设置方法和过程,并通过利用OpenCV编写的运动目标检测与跟踪的应用程序验证了该方法的有效性和可行性.对图像进行形态学去噪、平滑滤波处理和二值化阈值分割等图像预处理,获得二值化黑白图像.通过轮廓提取和跟踪检测得到车辆和人的外轮廓,进而实现运动目标的跟踪.在VC ++ 6.0环境下,利用OpenCV编程实现了此方法.实验结果表明,该方法可行.